基于大规模手机应用的用户“画像”研究

User profiling gets a set of user attributes and characteristics, such as gender, age, interests, and preferences, by analyzing datasets regarding with users. User profiling can bring about a large amount of business profits in personalized services, such as recommendation and targeting advertisement, which is the core technology for companies to compete in markets. As with the growing prevalence of smartphones and plenty usage of mobile applications, the research in understanding users using their use of smartphone applications has been emerging, which is not only valuable in academic, but also crucial for industry. Since a smartphone is usually tightly associated with a same person, the use of smartphone Apps reveals rich clues regarding his/her information, such as occupation, interests, and preferences. In this project, we plan to profiling users using smartphone Apps. We focus on representing smartphone Apps using features extracted from smartphone App datasets, representing smartphone users based on smartphone Apps, and modeling users so as to understanding user attributes. Besides, we will build large-scale datasets including smartphone App lists, smartphone App usage records, and smartphone App description. This project’s research work not only provides new ideas for user profiling in theory and methodology in academic, but also can bring about provide technical support for personalized applications in industry.

用户“画像”是指对跟用户相关的数据进行分析、挖掘、及提取，获得该用户的一系列属性与特征（如性别、年龄、兴趣、偏好）的信息。用户画像在精准广告投放和个性化推荐等方面有巨大的商业价值，是面向个人用户市场的各大企业必争的战略核心技术。随着智能手机的快速普及以及手机App的大量使用，通过用户手机App数据对用户进行画像正成为一个极有研究价值又有巨大应用前景的新兴研究课题。因一个手机通常只归属一个人使用，该手机使用各种App的行为反映了极为丰富的用户相关信息。本项目拟研究如何利用大规模的用户手机App数据进行用户“画像”。主要研究内容包括手机App异构数据的特征表达，基于手机App的用户表征与建模，并在此基础上研究具体的用户画像方法。同时，拟构建一个大规模的用户手机App数据集，将开放供学术界免费使用。本项目的研究将大大丰富用户画像的理论与方法，为个性化商业应用提供重要技术支撑。

用户“画像”是指对跟用户相关的数据进行分析、挖掘、及提取，获得该用户的一系列属性与特征（如性别、年龄、兴趣、偏好）的信息。随着智能手机的快速普及以及手机App的大量使用，通过用户手机App数据对用户进行画像正成为一个极有研究价值又有巨大应用前景的新兴研究课题。本项目研究了如何利用大规模的用户手机App数据进行用户“画像”。项目按计划执行，进展顺利。围绕“Apps使用行为特征提取”、“异构数据融合”以及“用户画像方法框架”等三方面取得进展。我们开发的特征提取的相关技术已经应用到实际的服务产品中，大幅度提升了智能推荐和广告精准投放的效率。同时，我们创办了用户画像国际学术研讨会，促进该领域的发展。除此之外，我们构建了一个用户手机App数据集，将开放供学术界免费使用。目前已发表或录用学术论文8篇，其中SCI期刊5篇。发明专利3项，其中2项已经授权。